An Attempt to Improve the Deposition Efficiency of AI2O3 Coating by HVOF Spraying
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High Velocity Oxy-Fuel (HVOF) method using propylene as a fuel gas was employed to spray alumina particles. In order to improve the coating characteristics such as the deposition efficiency and the hardness, three HVOF gun nozzles of varying geometry were designed and tested experimentally. The spraying process was also simulated numerically for each of the nozzle geometries to understand their effectiveness in influencing the velocity and temperature of the sprayed particles. The coating was characterized using optical and scanning electron microscopy (SEM), micro-vickers hardness test and X-ray diffractometry (XRD). Results showed that with the use of a convergent and divergent type gun nozzle, similar to that of a Laval nozzle, the extent of melting of the alumina particles could be increased. This was exhibited by an increase in the deposition efficiency to the extent of 45%. However, the sharp changes in the convergent and divergent nozzle geometry, resulted in fusion and agglomeration of alumina particles leading to spitting during the spraying process. The results clearly showed that alumina coatings of excellent hardness in the range of 920-1290 HV, with a relatively dense microstructure could be obtained in HVOF method irrespective of the gun nozzle geometry, provided the spraying parameters are properly controlled.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».